本文關(guān)鍵詞：基于灰色關(guān)聯(lián)的LS-SVM道路交通事故預(yù)測(cè)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為提高道路交通事故的預(yù)測(cè)精度以及建模速度,在分析道路交通事故影響因素基礎(chǔ)上,提出了基于灰色關(guān)聯(lián)分析的LS-SVM道路交通事故預(yù)測(cè)模型。該模型采用灰色關(guān)聯(lián)分析完成影響因素的相關(guān)性分析,結(jié)合關(guān)聯(lián)度值,篩選最小二乘向量機(jī)模型的輸入變量,簡(jiǎn)化LS-SVM模型結(jié)構(gòu);然后運(yùn)用動(dòng)態(tài)改變慣性權(quán)重自適應(yīng)粒子群算法(DCW-APSO)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化選取;最后應(yīng)用模型預(yù)測(cè)1996—2000年的綜合道路交通事故死亡率,并將預(yù)測(cè)結(jié)果與其他模型進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果表明,相較其他預(yù)測(cè)模型,該模型具有較快的收斂速度,并能明顯提高道路交通事故預(yù)測(cè)的精度。
【作者單位】： 西南交通大學(xué)交通運(yùn)輸與物流學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 道路交通事故 預(yù)測(cè) 灰色關(guān)聯(lián)分析 最小二乘支持向量機(jī) 動(dòng)態(tài)改變慣性權(quán)重自適應(yīng)粒子群算法
【分類號(hào)】：U491;TP18
【正文快照】： 0引言開展道路交通事故預(yù)測(cè),對(duì)于控制風(fēng)險(xiǎn)、判斷未來交通事故發(fā)展趨勢(shì)、預(yù)測(cè)事故高發(fā)年份以及探討事故發(fā)生規(guī)律都具有重大意義。由于道路交通系統(tǒng)是一個(gè)多因素共同作用的復(fù)雜系統(tǒng),具有隨機(jī)性、動(dòng)態(tài)性、非線性以及不確定性特點(diǎn),道路交通事故作為道路交通系統(tǒng)的行為特征量,決定

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